Hearst-Index - Seite 38
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Ich habe den Text beigefügt. Leider haben sich die Formeln und der theoretische Teil nicht bewährt.
Der FARIMA-Anpassungsprozess wird jedoch ausdrücklich beschrieben
Der ACF auf den Karten ist seltsam. Es sieht überhaupt nicht nach einem Markt aus.
Der ACF auf den Karten ist seltsam. Sie sieht überhaupt nicht aus wie die des Marktes.
Das scheint in Ordnung zu sein, denn ich habe schon viele davon für das Original-Kotier gesehen, nicht für seine Varianten.
Für mich stellt sich die Frage anders.
Das Problem ist die Genauigkeit des Modells.
Das absolut genaue Modell ist der Quotient selbst.
Sie können ein sehr ungenaues Modell in Form einer Geraden nehmen. Und dann eine Kurve, und dann etwas anderes zu berücksichtigen ...... Wo soll man anhalten? Je genauer das Modell ist, desto mehr ist es an die Daten gebunden, die zu seiner Erstellung verwendet wurden (Anpassung). Folglich. Brauchen wir ein Modell wie FARIMA? Vielleicht ist es überflüssig? Glättung, ARMA für das Residuum und vielleicht (nicht unbedingt) ARCH für das Residuum?
Sie können dieses sehr lange Gedächtnis in allen Zitaten erkennen. Aber ACF ist hier nicht angebracht.
Peters gibt eine interessante Definition von Langzeitgedächtnis. Lesen Sie es. In seinen Büchern finden sich viele interessante Informationen zu diesem Thema. Seiner Meinung nach können solche Prozesse nicht mit einem trivialen ACF gemessen werden. ACF arbeitet mit einer Skala von 5-6 Verzögerungen und das war's. Wird H als sich bewegendes Teilchen mit einer Streuung gleich der Quadratwurzel aus der Entfernung ausgedrückt, so ergibt sich ein Spezialfall der Normalverteilung StdDev = Sqrt(T) = T^(0,5). Wenn nun die Streuung des Teilchens geringfügig über oder unter 0,5 liegt, ist dies nur in einem einzigen Fall möglich : Das Teilchen muss sich an seinen vergangenen Zustand erinnern, und daher wird ein solcher Prozess ein Gedächtnis besitzen. D.h. H ist kein Merkmal einer externen Handlung, sondern hängt vom vorherigen Zustand des Prozesses ab. Und wenn die Fluchtroute erhalten bleibt, bedeutet dies, dass sie von früheren Werten abhängt und die Speicherzeit berechnet werden kann. Und oft kommt es vor, dass sich der Neigungswinkel bei allen Berechnungsmaßstäben nicht ändert und gleichzeitig nicht gleich 0,5 ist. In diesem Fall wird der Prozess als echter Hearst-Prozess mit unendlichem Speicher bezeichnet. Nur dass der ACF so etwas nicht zeigt.
Ich kann dem hervorgehobenen Punkt nicht zustimmen. Es gibt zwei Möglichkeiten, was der Träger von Informationen über die Vergangenheit ist: entweder ist es das Teilchen, das sich an seinen vergangenen Zustand erinnert, oder es ist die Umgebung, die sich an den Zustand des Teilchens erinnert. In Anbetracht der Tatsache, dass die äußere Umgebung in der Regel ein viel komplexeres Objekt ist und das Teilchen insgesamt ein materieller Punkt sein kann, würde ich eher der zweiten Option zustimmen.
Ich kann dem hervorgehobenen Punkt nicht zustimmen. Es gibt zwei Möglichkeiten, was der Träger von Informationen über die Vergangenheit ist: entweder ist es das Teilchen, das sich an seinen vergangenen Zustand erinnert, oder es ist die Umgebung, die sich an den Zustand des Teilchens erinnert. In Anbetracht der Tatsache, dass die äußere Umgebung in der Regel ein sehr viel komplexeres Objekt ist und das Teilchen ein ganzer materieller Punkt sein kann, würde ich eher der zweiten Option zustimmen.
Wenn wir die Streuung der Elektronen in einem Silizium-Kristallgitter betrachten, wird sie durch das Gesetz mit H=0,5 ausgedrückt. Wenn wir dem Kristall jedoch n- oder p-Beimischungen hinzufügen, erhalten wir einen ganz anderen Charakter: die so genannte anomale Streuung, für die sich H wesentlich von 0,5 unterscheidet. Offensichtlich ist H in diesem Fall genau eine Eigenschaft des Mediums. Übrigens sind die Verunreinigungsatome statistisch fraktal über das Halbleitervolumen verteilt, so dass eine solche Wanderung auch als Wanderung auf dem Fraktal bezeichnet wird.
Wie würde sich das in unserem Fall auswirken? Ich meine, welchen Unterschied macht es für uns, ob die Erinnerung in einem materiellen Punkt oder in einer äußeren Umgebung gespeichert ist?
Der Unterschied liegt wahrscheinlich in der Herangehensweise an die Modellierung: Um ein theoretisches Modell zu erstellen, ist es gut, eine grundlegende Erklärung zu haben, was vor sich geht, um nicht mit dem Finger in die Luft zu zeigen. Wenn wir glauben, dass einige Faktoren auf das äußere Umfeld zurückzuführen sind, werden wir dort nach ihnen suchen (auf der Grundlage unserer Lebenserfahrung), und wenn wir sie gefunden haben, werden wir in der Lage sein, ein angemesseneres Modell des Einflusses anzubieten. Handelt es sich um einen internen Faktor, so werden wir einige Überlegungen zur internen Struktur des Systems anstellen. Mit anderen Worten: Innere und äußere Kräfte werden durch unterschiedliche Gleichungen beschrieben, und es wäre schön zu wissen, mit welcher Gleichung wir es zu tun haben.
Konkret.
Wir haben Autoregression. Streng kotir. Von außen ist nichts zu sehen. Ist dies ein interner Faktor?
Wir haben eine Regression, nach der unsere Notierung auf der Grundlage anderer Notierungen modelliert wird, z. B. EURUSD= GBPUSD+...... Aber das sind sozusagen homogene Variablen. Ist es ein externer Faktor?
Jetzt fügen wir der Regression die Tageszeit hinzu und modellieren die Aktivität in Abhängigkeit von der Tageszeit. Es kann eine Vielzahl solcher "externer" Variablen geben. Und das ist komplett extern?
Ich sehe keinen Platz für die Teilchentheorie und die äußere Umgebung.
Sie ist da, aber wer wird sie hier durchführen?
Nein, eine solche Theorie gibt es nicht.
Sie müssen von einer verbalen Beschreibung des Modells ausgehen.
Und das sind wirtschaftliche Prozesse in einer großen variablen Anzahl und variablen Zusammenhängen. Cotier ist die Umsetzung dieses Prozesses. Es handelt sich nicht um einen Brownschen Prozess, bei dem sich ein Molekül bewegt und kollidiert, d. h. es ist ein unabhängiges Objekt mit eigenen Eigenschaften.
Konkret.
Wir haben Autoregression. Streng kotir. Von außen ist nichts zu sehen. Ist dies ein interner Faktor?
Wir haben eine Regression, nach der unsere Notierung auf der Grundlage anderer Notierungen modelliert wird, z. B. EURUSD= GBPUSD+...... Aber das sind sozusagen homogene Variablen. Ist es ein externer Faktor?
Jetzt fügen wir der Regression die Tageszeit hinzu und modellieren die Aktivität in Abhängigkeit von der Tageszeit. Es kann eine Vielzahl solcher "externer" Variablen geben. Und das ist komplett extern?
Ich sehe keinen Platz für die Teilchentheorie und die äußere Umgebung.
Die Regression kann auf alles Mögliche aufgebaut werden, und diese Methode wird als Faustformel bezeichnet. Die Frage ist, ob wir im Voraus sagen können, dass von den vielen möglichen Regressionsmodellen dieses das Verhalten des Quotienten aus bestimmten Gründen besser beschreibt. Beschreiben Sie diese Gründe mathematisch. Schreiben Sie eine Differenzengleichung, berechnen Sie die Regressionskoeffizienten analytisch - so dass klar ist, welche den Einfluss externer Faktoren darstellen, welche die internen Eigenschaften des Systems charakterisieren und welche interne und externe Faktoren kombinieren.
Versuchen Sie zum Beispiel, eine Differenzengleichung für eines der einfachsten Systeme - einen Schwingkreis - zu konstruieren. Bei der Regression handelt es sich um ein ARMA-Modell, dessen Koeffizienten eine Kombination aus den Parametern der Schaltung selbst und dem Eingangssignal sind:
Y(k) = 2*a*cos(w0)*Y(k+1) - Y(k+2) + X(k) - a*sin(w0)*X(k+1)
Dabei ist X der unbekannte äußere Einfluss, Y die beobachtete Reaktion, a der Dämpfungsparameter, w0 die Eigenfrequenz der Schwingung